LLM-Evaluation und Fine-Tuning
Wissen Sie vor dem Release, wie gut Ihr KI-System ist — und nach jeder Änderung. Wir bauen zurückgehaltene Testsets, prüfbare LLM-Bewertung und Modellvergleiche an Ihren eigenen Fragen, und wir finetunen, wenn die Daten es rechtfertigen — nicht, wenn ein Anbieter es vorschlägt.
"Fühlt sich besser an" ist kein Abnahmekriterium. Der Unterschied zwischen KI-Demo und Produktionssystem ist eine Zahl, der Sie vertrauen: Genauigkeit auf zurückgehaltenen Fragen, prüfbare Bewertung, Regressionsprüfungen bei jeder Änderung. Wir bauen diese Messeeinheit — für Systeme, die wir gebaut haben, und für Systeme von anderen.
Fine-Tuning ist ein Werkzeug, keine Religion. Wir prüfen zuerst, ob besseres Retrieval, bessere Prompts oder ein anderes Modell das Problem lösen; wenn Fine-Tuning richtig ist — konsistenter Ton, Fachterminologie, strukturierte Ausgaben oder agentisches Verhalten —, laufen wir es auf Daten, die Sie kontrollieren, evaluieren gegen die Baseline und dokumentieren die Abwägungen.
Das ist enthalten
Zurückgehaltene Testsets
Frage-Antwort-Sets aus Ihrem Fachgebiet, die das System nie gesehen hat — der Benchmark, der zählt.
Prüfbare LLM-Bewertung
Modellbasierte Bewertung mit stichprobenprüfbaren Rubriken, damit eine Zahl immer erklärbar ist.
Modellvergleich
Kandidatenmodelle an Ihren Fragen verglichen, mit Kosten und Latenzen — eine Entscheidung, die Sie vertreten können.
Regressions-Schranken
Jede Prompt-, Modell- oder Versionsänderung wird vor dem Release neu bewertet; Qualität driftet nicht mehr unbemerkt.
Fine-Tuning mit Baseline
Agentisches Fine-Tuning und Domänenanpassung, streng evaluiert gegen die nicht-gefinetunte Baseline.
So arbeiten wir
- 1
Qualität definieren
Was eine gute Antwort für Ihren Anwendungsfall bedeutet, übersetzt in Rubriken und Testfragen.
- 2
Ist-Zustand messen
Baseline-Werte auf zurückgehaltenen Sets, Fehleranalyse und die wirksamsten Verbesserungen identifiziert.
- 3
Verbessern und absichern
Fine-Tuning oder Retrieval-Änderungen, wo sie sich auszahlen — mit Regressionsschranken, damit Qualität messbar bleibt.
Häufige Fragen
Wann ergibt Fine-Tuning Sinn?
Wenn sich Verhalten ändern muss, nicht nur Wissen: konsistenter Ton und Format, Fachterminologie, strukturierte Ausgaben oder mehrstufige Tool-Nutzung. Wenn Wissen das Problem ist, ist Retrieval (RAG) meist die bessere Antwort. Wir messen beide Wege an Ihrem Testset, bevor wir eines empfehlen.
Was ist LLM-Evaluation konkret?
Ein zurückgehaltenes Set von Fragen aus Ihrem Fachgebiet, ein Bewertungsprozess (automatisiert mit prüfbaren Rubriken, wo nötig menschlich verifiziert) und je Release berichtete Werte. Aus "die KI wirkt jetzt besser" wird eine Zahl und ein Diff.
Wie viele Daten braucht Fine-Tuning?
Weniger als die meisten erwarten, wenn es um Verhalten geht — hunderte gut gewählte Beispiele reichen oft. Für Fachwissen empfehlen wir meist RAG. Die Evaluation sagt Ihnen, welcher Weg sich auf Ihren Daten auszahlt.